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Enregistrement W4413299648 · doi:10.22270/ijdra.v13i1.735

Comparative Study of Medical Device Regulation in US, EU and Canada

2025· article· en· W4413299648 sur OpenAlexaboutno aff
Jayesh V. Wadge, Sanjay B. Patil

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Regulatory Affairs · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceBusinessInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This comparative study examines the regulatory frameworks for medical devices in three key markets: the United States (US), the European Union (EU), and Canada. While the overarching goal of these frameworks is to ensure the safety, efficacy, and quality of medical devices, each region employs distinct approaches in terms of regulatory bodies, classification systems, approval processes, and post-market surveillance mechanisms. In the US, the FDA oversees medical device regulation through processes like 510(k) premarket notifications for moderate-risk devices and Premarket Approval (PMA) for high-risk devices. The EU, governed by the Medical Device Regulation (MDR), relies on Notified Bodies to assess devices based on risk categories and requires clinical evaluations and post-market surveillance. Canada follows a similar risk-based classification, with Health Canada managing device approval and market entry, requiring Medical Device Licenses for most products and Investigational Testing Authorization (ITA) for clinical trials. This study highlights key similarities and differences across these regions, including the role of clinical evidence, regulatory compliance, and post-market monitoring. Understanding these distinctions is crucial for manufacturers seeking to navigate the complex global regulatory environment and ensure successful market access for their devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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